Trucks
A műhelytől a sofőrülésig a mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségeket kínál a termelékenység, az üzemidő, az üzemanyag-fogyasztás és a biztonság javítására. Sok területre már most is jelentős hatással van – és ez a hatás csak növekedni fog.
A mesterséges intelligencia megjelenése a hatékonyság és a termelékenység új előnyeit hirdeti a társadalomban – és ez alól a teherautóipar sem kivétel. Segít felgyorsítani a meglévő trendeket, valamint olyan új adottságokat tesz lehetővé, amelyek egészen a közelmúltig elképzelhetetlenek voltak. Íme hat fő terület, ahol a mesterséges intelligencia hatással van a logisztikára és a közúti áruszállításra.
1. Gyorsabb és pontosabb prediktív karbantartás
Az elmúlt években a teherautóipar egyik legnagyobb fejlesztése az adatok gyűjtése a járműből, és ezek felhasználása a hibák előrejelzésére és megelőzésére, mielőtt azok meghibásodást okoznának. Bár ez már nem új keletű dolog, a mesterséges intelligencia sokkal nagyobb mennyiségű adat feldolgozását és elemzését teszi lehetővé – sokkal gyorsabban.
Ez megkönnyíti az adatokban található mintázatok azonosítását, valamint az egyes hibák és azok okozói közötti kapcsolatok megállapítását. Nagyobb betekintést nyújt a meghibásodáshoz vezető figyelmeztető jelekbe, így azokat ütemezett karbantartással lehet kezelni.
A mesterséges intelligencia sebessége lehetővé teszi a valós idejű adatkeresést és -elemzést, valamint jelentősen lerövidíti a diagnosztikai időt. Minél előbb figyelmeztetik a teherautó tulajdonosát, annál könnyebb megtervezni a szervizeket és javításokat.
2. Szolgáltatás ütemezése igény szerint – nem kilométerek szerint
A prediktív karbantartás mellett a konnektivitás és az adatok is lehetővé teszik az adaptív karbantartást. Míg a szervizlátogatásokat hagyományosan a naptár vagy a jármű futásteljesítménye alapján ütemezték, az adaptív karbantartást a teherautó konkrét munkaterhelése és állapota alapján ütemezik. Ha egy teherautó jó állapotban van, a szervizelés késhet. Ezzel szemben, ha potenciális hibát azonosítottak, vagy ha a teherautót zord körülmények között üzemeltették, a szervizlátogatás előrehozható, hogy minimalizálják a nem tervezett meghibásodások kockázatát. Akárhogy is, a teherautó több időt tölt az úton.
Ismétlem, ez nem új keletű dolog, de a mesterséges intelligencia felgyorsítja és fejleszti a folyamatot. Ezáltal még könnyebb és gyorsabb a teherautók állapotának távoli, valós idejű felmérése. Így egy teherautónak csak akkor kell bejönnie a műhelybe szervizelésre, amikor valóban szüksége van rá.
3. Hatékonyabb útvonaloptimalizálás és flottakezelés
A bonyolult tervezés és koordináció elengedhetetlen minden hatékony logisztikai művelethez, az útvonaloptimalizálás pedig segíthet biztosítani, hogy minden teherautó a lehető legproduktívabb legyen minimális üres kilométerekkel. Ez azonban egy bonyolult folyamat lehet, számos változó tényezővel, például a forgalommal, az időjárással és az ügyfelek igényeivel. Különösen bonyolult a helyzet azoknak a szállítóknak, akik vegyes árukat szállítanak több kiszállítási ponton keresztül.
A mesterséges intelligencia segítségével az útvonal-optimalizálás teljesen új szintre emelhető. Használható hatékony ütemtervek és szállítási útvonalak tervezéséhez, valamint a változó körülményekhez való valós idejű alkalmazkodáshoz. Az UPS, az Amazon, a FedEx és a DHL csak néhány a jelentős logisztikai vállalatok közül, amelyek jelenleg mesterséges intelligenciával vezérelt útvonal-optimalizálást alkalmaznak.
Ez még értékesebbé válik, ahogy az ipar át áll a villamosításra. A töltés szükségessége tovább bonyolítja az útvonaltervezést. A mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások azonban képesek szimulálni az útvonalakat és az energiafogyasztást, és zökkenőmentesen, minimális zavarással bővíteni a töltési lehetőségeket a sofőrök kiszállítási ütemtervében.
4. Jobb vezetőtámogatási szolgáltatások – valós időben
A ma gyűjtött járműadatok nagy része a sofőr viselkedéséhez kapcsolódik. Használható olyan dolgok azonosítására, mint a gyakori, erős fékezés és gyorsítás – olyan viselkedés, amely negatív hatással van mind az üzemanyag-fogyasztásra, mind a biztonságra. Már léteznek olyan, hálózatba kapcsolt szolgáltatások, amelyek képesek elemezni és feldolgozni ezeket az adatokat, és segíthetnek a sofőrök vezetési technikájának fejlesztésében.
A mesterséges intelligencia segítségével ezek a szolgáltatások továbbfejleszthetők, így gyorsabban reagálnak és több adatot dolgoznak fel. Statisztikai jelentések helyett esetleg akár valós idejű útmutatást is nyújthatnának.
5. Intelligensebb aktív biztonsági rendszerek
Az aktív biztonsági rendszerek már most is hatalmas mértékben javítják a közúti biztonságot. Ahhoz, hogy hatékonyak legyenek, ezek a megoldások összetett algoritmusokra és számítási teljesítményre támaszkodnak, amelyek képesek több adatpont feldolgozására, mielőtt mikroszekundumok alatt döntéseket hoznának. Képesnek kell lenniük a jármű környezetének megfigyelésére, és olyan dolgok azonosítására, mint a gyalogosok és a többi közlekedő. Fejlesztésük részeként az aktív biztonsági rendszereket számos forgalmi helyzetben tesztelni kell, hogy biztosítsák hatékonyságukat bármilyen adott helyzetben.
A mesterséges intelligencia segítségével még több adatpont dolgozható fel, ami gyors döntéseket tesz lehetővé. A tesztelési szimulációk gyorsabban elvégezhetők, és szélesebb körű helyzeteket foglalhatnak magukban. Ez remélhetőleg javítani fogja a különböző mozgó tárgyak, valamint az utcai táblák és a közlekedési lámpák azonosításának képességét. A jövőben pedig további önvezetési támogatási funkciók fejlesztésére is lehetőség nyílik, amelyek veszélyes helyzetekben segítik a sofőrt. Például egy olyan funkció, amely automatikusan utasítja a teherautót a félrehúzódásra és biztonságos megállás megkezdésére, ha azt érzékeli, hogy a sofőr eszméletlen.
6. Digitális workshopok
A digitalizáció a műhelyekre is hatással van, a szerelők egyre inkább az informatikai rendszerekre támaszkodnak az utasítások és a dokumentáció lekéréséhez, mielőtt szervizelést és javítást végeznének.
Az egyik lehetséges megoldás, amelyet vizsgálnak, az lenne, hogy a szerelőket olyan, mesterséges intelligencia alapú kézi eszközökkel lássák el, amelyek lehetővé tennék számukra, hogy sokkal gyorsabban hozzáférjenek ezekhez az információkhoz, mint ahogyan ma tudnak. Sokan már sikeresen használnak mesterséges intelligencia eszközöket összetett problémák megoldására egyszerű nyelvezettel és feltöltött képekkel. Ezért lehetővé kell tenni ugyanazon támogatási funkció létrehozását a szerelők számára is. Az eredmény gyorsabb és hatékonyabb javítás lesz.
Senki sem tudja biztosan megmondani, mit hoz a jövő, de egy dolog biztos. A mesterséges intelligencia továbbra is számos izgalmas lehetőséget teremt majd a teherautóipar számára.
Ha többet szeretne megtudni a digitalizációról, a hálózatra kapcsolási lehetőségekről és az adatokról, érdekesnek találhatja a következő cikkeket:
- Hogyan javítja a konnektivitás és a mesterséges intelligencia a teherautók üzemidejét
- Így segíti elő a technológia a vezetés hatékonyságát
[1] Sarah Whitman, ’ Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization’, 298 September 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
